
"""
转换器（估计器）调用流程
1.实例化转换器类 Transformer()
2.调用fit_transform()方法,此方法由fit() transform()封装得到，可以分别调用
"""
from sklearn import feature_extraction

if __name__ == "__main__":
    # 字典提取方法为DictVectorizer
    dict_list = [{"city": "beijing",
                  "temperature": 100},
                 {"city": "shanghai",
                  "temperature": 70},
                 {"city": "guangzhou",
                  "temperature": 40}]
    # 传入字典或字典的迭代器， 默认返回值为sparse矩阵(稀疏矩阵, 其作用是只显示非零数值，节省内存)
    dictvectorizer = feature_extraction.DictVectorizer(sparse=False)
    dict2 = dictvectorizer.fit_transform(dict_list)
    print(dict2)

"""
估计器是一类实现了算法的Transformer类
1.用于分类的估计器
sklearn.neighbors  近邻算法
sklearn.naive_bayes  贝叶斯算法
sklearn.linear_model.LogisticRegression  逻辑回归
sklearn.tree  决策树与随机森林
2.用于回归的估计器
sklearn.linear_model.LinearRegression 线性回归
sklearn.linear_model.Ridge  岭回归
3.用于无监督学习的估计器
sklearn.cluster.KMeans  聚类

用法是
1. 实例化
2. 调用estimator.fit(x_train, y_train)
3. 模型评估
方法一 直接对比数值是否正确
     y_predict = estimator.predict(x.test)
     y_test == y_predict
方法二 使用估计器自带方法
     estimator.score(x_test, y_test)
"""
